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龙图腾网获悉康达洲际医疗器械有限公司申请的专利一种基于递归神经网络的帧间图像分割方法、装置及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119339302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411889756.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于递归神经网络的帧间图像分割方法、装置及介质是由蒋先涛;郭咏梅;郭咏阳设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于递归神经网络的帧间图像分割方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于递归神经网络的帧间图像分割方法、装置及介质，涉及图像处理技术领域，包括步骤：通过卷积神经网络提取当前连续帧间图像的局部特征信息；根据各局部特征信息通过李群理论构建几何变换模型，并基于几何变换模型提取图像中目标对象的几何变化信息；基于几何变化信息，通过循环神经网络融合相邻帧间图像的动态信息以提取相邻帧间图像之间的时序特征；根据时序特征通过分割网络对当前连续帧间图像中的各帧间图像进行分割预测。本发明利用李群来捕捉图像帧间的连续几何变换，保持目标对象形状和边缘的准确性，这使得分割方法对几何变换具有更好的鲁棒性，特别是在处理复杂背景和快速运动场景时表现出色。

本发明授权一种基于递归神经网络的帧间图像分割方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于递归神经网络的帧间图像分割方法，其特征在于，包括步骤： S1：通过卷积神经网络提取当前连续帧间图像的局部特征信息； S2：根据各局部特征信息通过李群理论构建几何变换模型，并基于几何变换模型提取图像中目标对象的几何变化信息； S3：基于几何变化信息，通过循环神经网络融合相邻帧间图像的动态信息以提取相邻帧间图像之间的时序特征； S4：根据时序特征通过分割网络对当前连续帧间图像中的各帧间图像进行分割预测； 所述S2步骤中，目标对象的几何变化信息表示为如下公式： 式中，为描述t时刻下几何变换的李代数元素，为指数映射，为李群中的元素，表示为t时刻帧间图像特征图在不同帧之间的几何变换，为t时刻帧间图像特征图的几何变换信息； 所述S3步骤中，时序特征通过如下公式提取： 式中，为用来捕捉时序依赖性的t时刻隐藏状态，为激活函数，和为权重矩阵，为偏置，为输出层的权重矩阵，为输出层的偏置，为t时刻的时序特征，为t时刻帧间图像特征图的几何变换信息。

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